Podrobno

Proteomska analiza odziva celičnih linij kitajskega hrčka (CHO) na spremembe fizikalnih parametrov gojenja : doktorska disertacija
ID Obrstar, Darja (Avtor), ID Javornik, Branka (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,46 MB)
MD5: 8AFAB7DE5F0CCF83E91066C1D96D6074

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:CHO, ovarijske celice kitajskega hrčka, proteomika, pCO2, temperatura, oksidativni stres, anaerobni metabolizem, disertacije
Vrsta gradiva:Doktorska disertacija
Tipologija:2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:BF - Biotehniška fakulteta
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[D. Obrstar]
Leto izida:2016
Št. strani:XII, 120 f.
PID:20.500.12556/RUL-116877 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:577.2:606:576.32/.36:547.963.1(043.3)=163.6
URN:URN:NBN:SI:doc-WL0GS7HS
COBISS.SI-ID:853111 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:14.06.2020
Število ogledov:2555
Število prenosov:261
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
OBRSTAR, Darja, 2016, Proteomska analiza odziva celičnih linij kitajskega hrčka (CHO) na spremembe fizikalnih parametrov gojenja : doktorska disertacija [na spletu]. Doktorska disertacija. Ljubljana : D. Obrstar. [Dostopano 22 julij 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=116877
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Proteomic analysis of Chinese hamster ovary cell lines (CHO) to changed physical culturing parameters
Ključne besede:CHO, Chinese hamster ovary, proteomics, pCO2, temperature, oxidative strss, anaerobic metabolism

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. DEEP LEARNING METHODS FOR BIOMETRIC RECOGNITION BASED ON EYE INFORMATION
  2. Part of speech tagging of slovene language using deep neural networks
  3. Automatic classification of buildings with deep learning
  4. Object detection and classification in aquatic environment using convolutional neural networks
  5. Superposition and compression of deep neutral networks
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Time series classification based on convolutional neural networks
  2. The preparation of photos' dataset and its classification using deep neural networks
  3. Prediction of geospatial raster data using convolutional neural networks
  4. Development of an advanced system for lane detection on GPU platforms
  5. Comparison of different deep neural network learning algorithms in autonomous driving

Nazaj